Các nhân tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Chia sẻ: ViVatican2711 ViVatican2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:18

Thêm vào BST

Báo xấu

87
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu sử dụng phân tích mô hình hồi quy tìm hiểu thực tế dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại (NHTM) VN giai đoạn 2008-2012 trong mối quan hệ với các nhân tố đặc điểm ngân hàng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các nhân tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 63 Các nhân tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Nguyễn Thị Thu Hiền Trường Đại học Kinh tế TP.HCM - hiendhkt@gmail.com Phạm Đình Tuấn Trường Đại học Nha Trang - phamdinhtuanntu@yahoo.com.vn Tóm tắt Ngày nhận: Lập dự phòng rủi ro tín dụng sẽ ảnh hưởng tới chỉ tiêu lợi nhuận và 23/12/2013 Ngày nhận lại: an toàn vốn của ngân hàng. Nghiên cứu sử dụng phân tích mô hình 03/06/2014 hồi quy tìm hiểu thực tế dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng Ngày duyệt đăng: thương mại (NHTM) VN giai đoạn 2008-2012 trong mối quan hệ 10/06/2014 với các nhân tố đặc điểm ngân hàng. Kết quả cho thấy dự phòng rủi Mã số: ro tín dụng của các NHTM tại VN có mối quan hệ tương quan thuận 12-13-BF-08 với quy mô, tỉ lệ nợ xấu và tương quan nghịch với hệ số rủi ro tài chính. Về mặt lí thuyết, nghiên cứu phát hiện chủ nghĩa cơ hội trong việc lựa chọn chính sách kế toán liên quan đến dự phòng rủi ro tín dụng của nhà quản trị ngân hàng tại VN. Abstract Establishing a credit loss provision may affect bank’s profitability and capital adequacy ratio. The paper employs regression analysis to explore operations of the credit loss provision in Vietnamese commercial banks in 2008-2012 in its relationship with bank Từ khóa: characteristics. The results show that the credit loss provision of Nợ xấu, dự phòng rủi ro tín Vietnamese commercial banks is positively related with size and dụng, tổn thất cho vay. proportion of bad debt and negatively related with financial risk ratio. The paper provides theoretical evidence of the opportunism in Keywords: Bad debt, credit loss selection of accounting policy concerning credit risk management by provision, loan loss. Vietnamese bank managers. 64 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 1. GIỚI THIỆU Khoản cho vay là tài sản lớn nhất, chiếm khoảng từ 50% - 75% tổng tài sản và đem lại phần lớn thu nhập cho ngân hàng (MacDonal & Koch, 2006). Nhưng tài sản này cũng đem lại rủi ro cho ngân hàng khi khách hàng vay không thực hiện được cam kết. Trong khi nhà điều hành thường quy định dự phòng rủi ro tín dụng với mức cao nhất, thì tổ chức ban hành chuẩn mực kế toán lại yêu cầu trình bày khoản cho vay theo giá trị có thể thu hồi. Bên cạnh đó, vì mục tiêu tăng giá trị, nhà quản trị có khuynh hướng dự phòng rủi ro tín dụng linh hoạt (Gray & Clark, 2004). Do vậy, việc đo lường dự phòng rủi ro tín dụng và xem xét các nhân tố ảnh hưởng là mối quan tâm lớn của các đối tượng sử dụng báo cáo tài chính (BCTC) ngân hàng. Trên thế giới, nghiên cứu thực nghiệm về dự phòng rủi ro tín dụng và các nhân tố ảnh hưởng đã được thực hiện từ thập niên 1990 (Wall & Koch, 2000) nhưng chưa có ở VN. Thông tin về tỉ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM được công bố bởi Thống đốc NHNN, Thanh tra NHNN và Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia lại khác nhau (Nguyễn Thị Mùi, 2012). Mục đích nghiên cứu nhằm đo lường mức dự phòng rủi ro tín dụng (Loan Loss Provision- LLP) tại các NHTM VN giai đoạn 2008-2012 và xem xét các nhân tố tác động đến LLP. 2. CƠ SỞ LÍ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Cơ sở lí thuyết Rủi ro tín dụng và dự phòng rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng là rủi ro khi một phần lãi hay gốc hay cả gốc và lãi của khoản cho vay không được thanh toán như đã cam kết. Sự tồn tại và khả năng cạnh tranh của ngân hàng phụ thuộc hầu hết vào năng lực quản lí rủi ro tín dụng để sinh lời (Hempel & Simonson, 2001). Cùng quan tâm đến rủi ro tín dụng và dự phòng rủi ro tín dụng, nhưng nhà điều hành và tổ chức ban hành chuẩn mực kế toán có mục tiêu khác nhau. Để đảm bảo an toàn kinh doanh ngân hàng, nhà điều hành quy định LLP cao nhất có thể, trong khi đó vì mục tiêu minh bạch thông tin, chuẩn mực kế toán quốc tế (IAS 39- Công cụ tài chính- ghi nhận & đo lường) lại yêu cầu căn cứ vào bằng chứng khách quan về dấu hiệu không thu hồi được nợ để xác định tổn thất và lập dự phòng rủi ro. Theo đó, tổn thất cho vay là chênh lệch giữa giá trị ghi sổ của dư nợ và giá trị hiện tại các luồng tiền ước tính thu được trong tương lai. Giá trị tổn thất được ghi nhận vào chi phí kinh doanh và làm giảm giá trị khoản cho vay thông qua bút toán lập LLP. Nếu ngân hàng không lập LLP, thì giá trị khoản cho vay trên BCTC bao gồm cả phần tổn Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 65 thất cho vay. Điều đó khiến nhà điều hành, chủ nợ và nhà đầu tư sẽ hiểu sai và đánh giá quá cao vốn chủ sở hữu của ngân hàng. Như vậy, LLP là một ước tính kế toán, phụ thuộc vào sự xét đoán của nhà quản trị ngân hàng, nhưng ảnh hưởng đến cả kết quả kinh doanh và tình hình tài chính của ngân hàng. Lí thuyết tín hiệu Lí thuyết tín hiệu do Spence khởi xướng năm 1973 nhằm giải thích tính bất cân xứng thông tin trên thị trường lao động, nhưng đã được nhiều nhà nghiên cứu kế toán, tài chính sử dụng để giải thích các vấn đề nghiên cứu của mình có liên quan đến tính bất cân xứng thông tin giữa nhà quản trị và các nhà đầu tư. Bằng lí thuyết tín hiệu, Ross (1977) đã lập luận rằng sự tồn tại của thông tin bất cân xứng được xem là lí do để các công ty tốt sử dụng thông tin tài chính của mình gửi tín hiệu thị trường. Wahle (1994), Beaver & cộng sự (1989), Beaver & Engel (1996) cho thấy các ngân hàng tăng LLP để phát tín hiệu ra thị trường về việc cải thiện luồng tiền trong tương lai. Bài viết vận dụng lí thuyết tín hiệu nhằm giải thích các nhân tố tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, hệ số rủi ro tài chính và quy mô ảnh hưởng đến LLP. Lí thuyết ủy nhiệm Lí thuyết ủy nhiệm nghiên cứu mối quan hệ bên ủy nhiệm và bên được ủy nhiệm trong cổ đông và nhà quản trị (Jensen & Meckling, 1976). Lí thuyết này dựa trên cơ sở tồn tại của thông tin bất cân xứng và mâu thuẫn lợi ích giữa bên ủy nhiệm và bên được ủy nhiệm, khiến phát sinh chi phí ủy nhiệm (Levinthal, 1988). Năm 1997, SEC - Security and Exchange Commission (Ủy ban Chứng khoán Mỹ) đã chỉ trích các ngân hàng sử dụng tổn thất tài sản để quản trị lợi nhuận (Sutton, 1997). Trong kế toán LLP, lí thuyết ủy nhiệm được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa nhà quản trị với chủ nợ hay cổ đông nhằm giải thích việc lập LLP dựa trên giả thiết về chủ nghĩa cơ hội. Bài viết vận dụng lí thuyết ủy nhiệm giải thích các nhân tố lợi nhuận trước thuế và dự phòng, tỉ lệ nợ xấu ảnh hưởng đến LLP. 2.2. Các nghiên cứu trước đây Sau khi Hiệp ước vốn Basel I (1988) ra đời và yêu cầu về vốn tối thiểu trong kinh doanh ngân hàng, đã có nhiều nghiên cứu về quản trị lợi nhuận và quản trị vốn ngân hàng với việc sử dụng LLP (Whlen, 1994). Tại nhiều quốc gia, vì tính xét đoán cao khi tính LLP nên đã tạo cơ hội cho nhà quản trị duy trì được lợi nhuận ổn định như mong đợi (Kim & Santomero, 1993) hay làm giảm bớt biến động lợi nhuận (Ma,1988). Các nghiên cứu về sử dụng LLP trong quản trị vốn cho kết quả trái chiều (Kanagaretnam & 66 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 cộng sự, 2005). Trong khi Beatty & cộng sự (1995) và Moyer (1990) kết luận ngân hàng có sử dụng LLP trong quản trị vốn, thì nghiên cứu của Collin & cộng sự (1995) cho kết quả ngược lại. Các nghiên cứu xem xét LLP là một hàm số với tác động của nhiều biến về đặc điểm ngân hàng như kết quả kinh doanh và nợ xấu. Ở giai đoạn tiếp theo, các nghiên cứu giải thích ảnh hưởng của các nhân tố đến LLP như Hasan & Wall (2004), Chen & cộng sự (2005), Ashour (2011), Mohd Isa (2011). Hasan & Wall (2004) sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định để xem xét tác động của nợ xấu, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận trước thuế và dự phòng ảnh hưởng đến LLP. Kết quả cho thấy các nhân tố này đều có tác động đến LLP nhưng ý nghĩa thống kê giữa các nhóm ngân hàng là khác nhau. Bằng phân tích hồi quy, Chen & cộng sự (2005) cho rằng ngoài nhân tố quy mô thì các nhân tố về dấu hiệu và đo lường tổn thất đều có ảnh hưởng đến LLP. Ashour (2011) xem xét ảnh hưởng của lợi nhuận trước thuế và dự phòng, quỹ dự trữ, cơ cấu nợ phải trả, tỉ lệ an toàn vốn, tỉ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng và tổng tài sản đến LPP. Nghiên cứu phát hiện bằng chứng về các ngân hàng giảm LLP khi thiếu hụt quỹ dự trữ bắt buộc và khi tỉ lệ cho vay trên tiền gửi cao. Nghiên cứu của Mohd Isa (2011) sử dụng mô hình nhân tố tác động cố định để tìm hiểu các nhân tố tác động đến LLP của các ngân hàng Malaysia trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế. Kết quả là không đủ bằng chứng để kết luận các nhân tố ước tính thu hồi nợ xấu và nợ xấu ảnh hưởng đến LLP, nhưng thu nhập lãi và dư nợ có mối tương quan thuận, còn lợi nhuận lại có tương quan nghịch. 2.3. Mô hình nghiên cứu Việc xây dựng các nhân tố chủ yếu ảnh hưởng trong phân tích dựa vào những nghiên cứu trước đây. Bên cạnh đó, các nhân tố được lựa chọn thích hợp với việc xác định LLP và có thể đo lường dễ dàng cho mục đích phân tích thống kê. - Biến phụ thuộc (LLP) LLP được hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm đo lường bằng tỉ số giữa mức dự phòng rủi ro tín dụng và dư nợ cho vay. Trong khi Chen & cộng sự (2005), Leventis & cộng sự (2012) sử dụng dữ liệu tử số và mẫu số là tại thời điểm lập BCTC thì Anandarajan & cộng sự (2005) đo lường tử số là dư nợ bình quân. Nghiên cứu khảo sát dữ liệu của 5 năm, nên sử dụng dữ liệu tại các thời điểm vì như vậy sẽ phản ánh được biến động bình quân giữa các năm. Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 67 Mức dự phòng rủi ro tín dụng LLP = Tổng dư nợ cho vay khách hàng - Các biến độc lập và giả thuyết Biến quy mô (SIZE) Hầu hết các nghiên cứu đều nhận định nhân tố quy mô được đo lường bởi tổng tài sản có tác động đến LLP. Theo Chen & cộng sự (2005), Ashour (2011) và Leventis & cộng sự (2012), khi tăng tài sản ngân hàng sẽ mở rộng hoạt động tín dụng khiến tiềm ẩn tăng nợ xấu và dẫn đến LLP tăng. Giả thuyết đặt ra là: H1: Ngân hàng có quy mô tài sản lớn hơn sẽ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cao hơn ngân hàng có quy mô tài sản thấp hơn Quy mô tài sản của ngân hàng thường lớn và tại VN có sự khác biệt đáng kể giữa các ngân hàng, do vậy chọn biến quy mô bằng ln (tổng tài sản) nhằm giảm sự phân tán thông qua xem xét một phần trăm thay đổi của tài sản tác động đến LLP. Biến quy mô công ty (SIZE) = ln(tổng tài sản). Tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ER) ER là chỉ tiêu phản ánh an toàn vốn của ngân hàng và khi ở mức thấp vốn chủ sở hữu khó có thể đảm bảo khi rủi ro xảy ra. Do đó, khi ER thấp ngân hàng có xu hướng giảm LLP nhằm tăng lợi nhuận để tăng vốn chủ sở hữu (Hasan & Wall, 2004). Quy định về tỉ lệ an toàn vốn của các NHTM VN đã dần theo các chuẩn mực quốc tế: Quyết định số 457/2005/QĐ-NHNN - tiếp cận theo Hiệp ước về vốn Basel I yêu cầu tỉ lệ an toàn vốn là 8%, và tăng lên 9% (Thông tư số 13/2005/QĐ-NHNN - tiếp cận theo Basel II). Tuy nhiên, thực tế cho thấy chỉ một số ít các ngân hàng lớn đảm bảo an toàn vốn theo quy định (Ngô Xuân Thanh, 2012). Vì vậy, các ngân hàng có ER thấp thường trích lập dự phòng thấp để đảm bảo lộ trình đạt yêu cầu về an toàn vốn. Giả thuyết đặt ra là: H2: Ngân hàng có tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cuối năm trước thấp sẽ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ít hơn ngân hàng có tỉ lệ này cao. Vốn chủ sở hữu cuối năm trước ER = Tổng tài sản cuối năm trước Biến nợ xấu (NP) 68 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 Nợ xấu là một trong những nguyên nhân chính khiến ngân hàng mất vốn và ảnh hưởng đến dòng tiền hoạt động trong ngân hàng. Vì vậy, nhiều nghiên cứu đã đưa biến này vào mô hình, như Chen & cộng sự (2005), Anandarajan & cộng sự (2005), Hasan & Wall (2004) và Pérez & cộng sự (2008). Giả thuyết đặt ra là: H3: Các khoản nợ xấu có tác động thuận chiều với mức trích lập dự phòng cho vay. Khi nợ xấu tăng thì trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trong ngân hàng cũng tăng theo. Trong khi Hasan & Wall (2004), Pérez & cộng sự (2008) và Yeh (2010) đều đo lường NP qua tỉ lệ nợ xấu trên tổng tài sản thì các nghiên cứu khác đo lường bởi tỉ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Tỉ số nợ xấu trên dư nợ cho vay phản ánh chất lượng khoản mục cho vay, còn tỉ lệ nợ xấu trên tổng tài sản cho phép đánh giá chất lượng tổng tài sản. Vì vậy, nghiên cứu đo lường biến nợ xấu theo cả hai cách: Tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NP1): Nợ xấu NP1 = Tổng dư nợ cho vay khách hàng Tỉ lệ nợ xấu trên tổng tài sản (NP2) Nợ xấu NP2 = Tổng tài sản Biến lợi nhuận trước thuế và dự phòng (CROA) Một số nghiên cứu thực nghiệm về quản trị lợi nhuận với việc sử dụng LLP đã cho kết luận trái ngược nhau. Trong khi Collins & cộng sự (1995), Beaver & Engel (1996), và Ahmed & cộng sự (1999) không tìm thấy bằng chứng về việc làm đẹp báo cáo thu nhập thì Wahlen (1994) lại đưa ra bằng chứng mạnh về việc các ngân hàng sử dụng LLP để quản trị lợi nhuận. Kết quả của Fundenberg & Tirole (1995) chỉ ra trong giai đoạn khó khăn, nhà quản trị sẽ chuyển lợi nhuận trong tương lai sang giai đoạn hiện tại thông qua LLP. Giai đoạn 2006-2011, tại VN, nhóm các ngân hàng lớn có mức lợi nhuận trước dự phòng và thuế trên tài sản cao hơn các ngân hàng nhỏ (Nguyễn Thị Thu Hiền & Vũ Hữu Đức, 2013). Trong khi đó, theo Ngô Xuân Thanh (2012), chỉ một số ít ngân hàng lớn là đảm bảo yêu cầu về an toàn vốn. Vì vậy, các ngân hàng có CROA lớn không phải chịu áp lực tăng vốn chủ sở hữu sẽ hướng tới đảm bảo tăng chất lượng tài sản với việc lập LLP đầy đủ. Ngược lại, các ngân hàng có CROA thấp do Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 69 chưa đảm bảo yêu cầu an toàn vốn nên có xu hướng lập LLP thấp hơn. Giả thuyết đặt ra là: H4: Lợi nhuận trước thuế và dự phòng có mối tương quan thuận đối với mức trích lập dự phòng cho vay của ngân hàng thương mại. Lợi nhuận trước thuế và dự phòng CROA = Tổng tài sản Biến hệ số rủi ro tài chính (CE) CE được đo lường bởi tỉ lệ dư nợ trên tổng tài sản. Ashour (2011) cho rằng tồn tại quan hệ tỉ lệ nghịch giữa CE với LLP, nhưng Pérez & cộng sự (2008), Hasan & Wall (2004) lại chứng minh kết quả ngược lại. Theo Nguyễn Thị Thu Hiền & Vũ Hữu Đức (2013) thì tỉ lệ cho vay trên tài sản và tỉ lệ LLP trên tài sản của các ngân hàng lớn là lớn hơn nhóm ngân hàng nhỏ. Giả thuyết đặt ra là: H5: Hệ số rủi ro tài chính có mối tương quan thuận đối với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Tổng dư nợ cho vay khách hàng CE = Tổng tài sản 2.4. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Dữ liệu Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu được thu thập từ BCTC đã kiểm toán của 23 NHTM có đầy đủ BCTC từ 2008 - 2012 trên website của các ngân hàng. Bảng 1. Danh sách các NHTM Sàn Sàn Vốn điều lệ Vốn điều lệ TT Mã cổ phiếu giao TT Mã cổ phiếu giao (tỉ VND) (tỉ VND) dịch dịch 1 CTG Hose 32.661 13 PNB OTC 4.000 2 VCB Hose 23.174 14 MDB OTC 3.750 3 BID Hose 23.011 15 VietAbank OTC 3.098 4 EIB Hose 12.355 16 MHB OTC 3.055 5 STB Hose 10.740 17 Saigonbank OTC 3.040 70 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 6 MBB Hose 10.625 18 NVB HNX 3.010 7 ACB HNX 9.377 19 VietCapital bank OTC 3.000 8 SHB HNX 8.865 20 WEB OTC 3.000 9 VP Bank OTC 5.050 21 NamAbank OTC 3.000 10 DongAbank OTC 5.000 22 KienLongbank OTC 3.000 11 HDBank OTC 5.000 23 PGBank OTC 3.000 12 Oceanbank OTC 4.000 Nguồn: NHNN ngày 30/6/2013 Phương pháp nghiên cứu Với phương pháp định lượng, dựa vào phân tích của những nghiên cứu trước, nghiên cứu dự đoán mối tương quan giữa biến độc lập với các biến phụ thuộc theo mô hình sau: LLPit =  i +  1SIZEit +  2ERi,t-1 +  3NP1it+  4NP2Lit +  5CROAit -  6CEit + uit Trong đó : i = 1, 2, …, 23 (Ngân hàng thứ i); t = 1, 2,…, 5 (Thứ tự các năm, từ 2008 - 2012); LLPit: Tỉ lệ mức dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ của ngân hàng i tại thời điểm t; SIZEit: Logarit của tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t; ERi,t-1: Tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t-1; NP1it: Tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ ngân hàng i tại thời điểm t; NP2Lit: Tỉ lệ nợ xấu trên tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t; CROAit: Tỉ lệ lợi nhuận trước thuế và dự phòng trên tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t; CEit: Tỉ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t. Nghiên cứu sử dụng thống kê mô tả để phân tích sơ bộ thông tin cơ bản từ mẫu. Để xác định mối tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc, nghiên cứu ước lượng tham số hồi quy cho mô hình các nhân tố tác động với hai bước: (i) Lựa chọn mô hình hồi quy thích hợp bằng cách so sánh giữa hai mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (ECM) với kiểm định Hausman (Sau khi loại Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 71 trừ mô hình Pooled OLS); (ii) Phân tích hồi quy mô hình các nhân tố tác động đến LLP. Để thực hiện các hồi quy dữ liệu dạng bảng dễ dàng, nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 11. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Kết quả Thống kê mô tả Giai đoạn 2008-2012, LLP của các ngân hàng có mức trung bình là 1,236% với độ lệch chuẩn là 0,648%. Cùng năm 2008, Oceanbank có LLP thấp nhất là 0,193% trong khi đó LLP của VCB cao nhất là 3,702%. Bảng 2. Bảng thống kê mô tả các biến Giá trị Giá trị Giá trị Độ lệch Chỉ tiêu nhỏ nhất lớn nhất trung bình chuẩn Tỉ lệ trích lập dự phòng trên tổng dư nợ (LLP) 0,193 3,702 1,236 0,648 Quy mô ngân hàng (SIZE) 6,298 8,702 7,598 0,573 Tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ER) 3,046 41,390 13,158 8,545 Tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NP1) 0,539 8,827 2,406 1,465 Tỉ lệ nợ xấu trên tổng tài sản (NP2) 0,143 6,043 1,206 0,886 Tỉ lệ lợi nhuận trước thuế và dự phòng trên 0,078 5,640 1,901 1,059 tổng tài sản (CROA) Tỉ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (CE) 15,610 94,422 52,163 14,262 Số quan sát 115 Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA ER của các ngân hàng có mức trung bình 13,158% với độ lệch chuẩn khá cao 8,545%. Trong khi MHB năm 2010 với ER thấp nhất là 3,046%, thì WEB năm 2008 có mức cao nhất lên tới 41,390% do tăng vốn điều lệ từ 200 lên 1.000 tỉ. NP1 có mức trung bình 2,406%, mức thấp nhất 0,539% (NVB năm 2008) và mức cao nhất 8,827% (MHB năm 2010). Trong khi đó, NP2 có mức trung bình 1,206%, mức cao nhất là 6,043% (PGBank năm 2012) và thấp nhất 0,143% (ACB năm 2010). CROA có mức trung bình 1,901%, cao nhất 5,640% (Saigonbank năm 2010) và thấp nhất 0,078% (MHB năm 2008) với độ lệch chuẩn 1,059%. 72 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 CE với mức trung bình 52,163% và độ lệch chuẩn khá lớn là 14,261%. MDB năm 2009 có CE cao nhất là 94,422%, và cũng chính ngân hàng này lại có CE năm 2010 thấp nhất là 15,610% do vừa tăng vốn điều lệ từ 1.000 tỉ lên 3.000 tỉ, vừa tăng mạnh huy động vốn, nhưng dư nợ tín dụng tăng không nhiều. Ma trận hệ số tương quan Bảng 3 cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến dao động từ 0,007 - 0,651. Trong đó, mức cao nhất là 0,651 thể hiện mối tương quan giữa biến SIZE và ER, nhưng cũng chỉ nằm trong khoảng trung bình (0,4 - 0,8), do vậy có thể chấp nhận được. Bên cạnh đó, hệ số tương quan thấp giữa các cặp biến độc lập cũng góp phần xác nhận thêm sự phù hợp của mô hình nghiên cứu khi hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khó xảy ra hơn khi chạy mô hình hồi quy cho tương quan giữa các nhân tố tác động và dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng. Bảng 3. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập SIZE ER NP1 NP2 CROA CE SIZE 1,000 ER -0,651 1,000 NP1 -0,048 0,007 1,000 NP2 -0,073 0,008 -0,051 1,000 CROA -0,145 0,294 -0,027 0,098 1,000 CE -0,021 -0,091 -0,102 0,439 0,307 1,000 Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA Kết quả hồi quy theo OLS, FEM, REM Bảng 4. Kết quả ước tính các nhân tố tác động theo Pooled OLS, FEM, REM Pooled OLS FEM REM Biến độc Mức ý Mức ý Hệ số hồi Hệ số hồi Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy nghĩa nghĩa lập quy (Coef.) quy (Coef.) (P>|t|) (Coef.) (P>|t|) (P>|t|) SIZE 0,6680*** 0,000 0,5459*** 0,001 0,6121*** 0,000 ER 0,0007 0,907 -0,0086 0,260 -0,0029 0,650 Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 73 NP1 0,0365 0,181 0,0184 0,389 0,0229 0,280 NP2 0,4333*** 0,000 0,3681*** 0,000 0,3793*** 0,000 CROA 0,1053** 0,012 0,0163 0,712 0,0567 0,150 CE -0,0049 0,140 -0,0066* 0,087 -0,0053* 0,098 Cons -4,4059 0,000 -2,9724 0,038 -3,7201 0,000 Số quan sát 115 115 115 R-Squared 60,92% 57,76% 57,08% F(22,86) 5,16 p-value 0,0000 0,0000 0,0000 (***): Mức ý nghĩa thống kê 1% (**): Mức ý nghĩa thống kê 5% (*): Mức ý nghĩa thống kê 10% Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA Mô hình Pooled OLS có thể giải thích 60,92% sự thay đổi các yếu tố đến LLP. Bảng 4 cho thấy các biến SIZE, NP2 và CROA đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và tác động thuận chiều lên tỉ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, khi ước tính theo mô hình pooled OLS, dữ liệu chéo bị ràng buộc quá chặt chẽ về không gian và thời gian khi các hệ số hồi quy không đổi. Điều này khiến pooled OLS không phản ánh được tác động của sự khác biệt của mỗi ngân hàng, dẫn đến mức ảnh hưởng thật sự của biến độc lập lên biến phụ thuộc giảm mạnh và kết quả có thể không phù hợp với điều kiện thực tế. Vì vậy, nghiên cứu sử dụng F test để kiểm định xem có tồn tại tác động cố định của mỗi ngân hàng trong mô hình hay không. Kết quả bảng 4 cho thấy mô hình pooled OLS là không thích hợp vì sự tồn tại của tác động cố định ở mỗi ngân hàng (F(22,86)=5,16, P-value = 0,000). Tuy nhiên, cũng chưa khẳng định được mô hình FEM là mô hình đúng. Vì vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM. 74 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 Kiểm định Hausman Bảng 5. Kiểm định Hausman Hồi quy theo FEM Hồi quy theo ECM Mức độ khác Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Mức ý biệt (b-B) Mức ý nghĩa (b) (B) nghĩa SIZE 0,5459 0,001 0,6121 0,000 -0,0661 ER -0,0086 0,260 -0,0029 0,650 -0,0056 NP1 0,0184 0,389 0,0229 0,280 -0,0046 NP2 0,3681 0,000 0,3793 0,000 -0,0112 CROA 0,0163 0,712 0,0567 0,150 -0,0404 CE -0,0066 0,087 -0,0053 0,098 -0,0013 H0: Sự khác biệt giữa các hệ số hồi quy là không đáng kể Chi2(6): 64,04 Prob>Chi2: 0,0000 Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA Kết quả cho thấy mô hình các nhân tố tác động cố định (FEM) là mô hình phù hợp cho nghiên cứu này vì Prob>Chi2 = 0,0000 < 5%. Mô hình có mức ý nghĩa là 1% Kết quả hồi quy theo FEM Dựa trên mô hình nghiên cứu được lựa chọn là mô hình FEM, nghiên cứu ước lượng tham số hàm hồi quy. Hệ số hồi quy (Coef.) là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. P>|t| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập. Khi giá trị này càng thấp thì biến độc lập đưa vào mô hình càng an toàn, đặc biệt khi ở dưới mức 5%. Kết quả từ Bảng 5 cho thấy các biến SIZE và NP2 có ý nghĩa thống kê vì dưới 5%, nên đưa vào mô hình là hoàn toàn thuyết phục. Biến CE ở mức 8,7%, tuy trên 5%, nhưng ở mức khá thấp và cũng có thể đưa vào mô hình, tuy nhiên biến này cho dấu ngược lại với dự kiến ban đầu. Các biến còn lại là ER, CROA và NP1 không có ý nghĩa thống kê nên loại bỏ. Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 75 Bảng 6. Kết quả hồi quy với mô hình tác động cố định Các nhân tố Hệ số hồi quy (Coef.) t-test Mức ý nghĩa (P>|t|) SIZE 0,5459 3,28 0,001 ER -0,0086 -1,13 0,260 NP1 0,0184 0,87 0,389 NP2 0,3681 8,60 0,000 CROA 0,0163 0,37 0,712 CE -0,0066 -1,73 0,087 Cons -2,9724 -2,11 0,038 Số lượng quan sát: 115 R2: 0,5776 Kiểm định F (F-test): 0,0000 Kiểm định phần dư (u_i =0): 0,0000 Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA Hàm hồi quy với mô hình tác động cố định: LLPit =  i + 0,5459 SIZEit + 0,3681 NP2it – 0,0066 CEit 3.2. Thảo luận kết quả Mô hình giải thích được 57,76% sự tác động của các biến đốc lập đến LLP. Nghiên cứu cho thấy từng nhân tố có tác động đến LLP với mức độ tác động giảm dần như sau: Quy mô ngân hàng (SIZE): Ngân hàng có quy mô càng lớn thì LLP càng cao và thống nhất với giả thuyết H1. Kết quả nghiên cứu nhất quán với nghiên cứu của Chen & cộng sự (2005), Anandarajan & cộng sự (2005), Ashour (2011). Hai ngân hàng có vốn điều lệ trên 20.000 tỉ là VCB và BIDV có LLP cao nhất từ 2,712% đến 3,702%. Hay nói cách khác ngân hàng có quy mô càng lớn trích lập dự phòng rủi ro nhiều hơn. Tại VN, ngân hàng lớn vì đã đảm bảo vốn chủ sở hữu lớn nên không chịu áp lực tăng vốn, do vậy có động cơ phát tín hiệu ra thị trường về chất lượng tín dụng tài sản tăng do được lập dự phòng đầy đủ, đặc biệt trong bối cảnh nợ xấu đang là vấn đề bức xúc hiện nay. Ngược lại, ngân hàng quy mô nhỏ, vốn chủ sở hữu còn khiêm tốn, chịu áp lực tăng vốn nên có động cơ tăng vốn chủ sở hữu bằng nhiều cách, trong đó bao gồm 76 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 tăng lợi nhuận nhờ vào việc lập dự phòng thấp. Nợ xấu (NP2): Mức dự phòng rủi ro tín dụng được tính trên cơ sở nợ xấu, do vậy nợ xấu có mối tương quan thuận chiều với LLP. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các ngân hàng có nợ xấu trên tài sản càng cao thì LLP là càng lớn. Kết quả phù hợp với dấu kì vọng và giả thiết H3, đồng thời cũng phù hợp với các nghiên cứu Larry & Hasan (2003) và Pérez & cộng sự (2011). Kết quả này giải thích cho mối quan hệ ủy nhiệm giữa nhà quản trị ngân hàng (đại diện cho các cổ đông là bên được ủy nhiệm) và chủ nợ (người gửi tiền – là bên ủy nhiệm). Để giảm chi phí ủy nhiệm phát sinh (do chia cổ tức nhiều hơn), chủ nợ đòi hỏi các điều khoản hạn chế là kiểm soát chất lượng hoạt động tín dụng của ngân hàng, bằng cách lập dự phòng đầy đủ. Hệ số rủi ro tài chính (CE): Nghiên cứu cho thấy CE có mối tương quan ngược chiều với LLP (ngược lại với dấu kì vọng trong H5). Kết quả này tương tự phát hiện của Bikker & Metzemakers (2004), Moyer (1990). Tuy nhiên, nghiên cứu của Beatty & cộng sự (1995), Hasan & Wall (2004) lại cho kết quả hệ số rủi ro tài chính có tác động thuận chiều. Ngoài ra, Ashour (2011) đã bác bỏ giả thiết này trong nghiên cứu của mình do không mang ý nghĩa thống kê. Các dữ liệu của nghiên cứu được dựa vào các số liệu trên BCTC của các ngân hàng đã được kiểm toán mà chưa xét đến sự khác biệt chính sách kế toán giữa các ngân hàng về phân loại nợ và xác định dự phòng rủi ro tín dụng do Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN được đánh giá có nhiều bất cập. Vì vậy, kết quả chỉ ra ngân hàng quy mô nhỏ, với áp lực tăng vốn chủ sở hữu có động cơ lựa chọn chính sách kế toán sao cho có thể giảm được chi phí dự phòng rủi ro tín dụng. Nghiên cứu bước đầu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về lí thuyết ủy nhiệm và lí thuyết tín hiệu áp dụng trong lĩnh vực kế toán dự phòng rủi ro tín dụng của NHTM. Theo Morris (1987), lí thuyết ủy nhiệm và lí thuyết tín hiệu không mâu thuẫn nhau, mà ngược lại cùng thống nhất để giải thích hành vi hợp lí trong lựa chọn chính sách kế toán. Trong đó, tính bất cân xứng của thông tin trong lí thuyết tín hiệu được ngầm hiểu tạo nên chi phí giám sát của lí thuyết ủy nhiệm. Các ngân hàng quy mô lớn có khả năng vừa muốn phát tín hiệu lập dự phòng rủi ro tín dụng đầy đủ hơn, vừa đảm bảo với các chủ nợ của ngân hàng về khả năng đối phó tốt với rủi ro tín dụng. Các ngân hàng có nợ xấu cao thường dự phòng rủi ro tín dụng cao để giảm chi phí ủy nhiệm. Cuối cùng, việc so sánh nhân tố hệ số rủi ro tài chính cần được xem xét trong bối cảnh đảm bảo được tính so sánh của số liệu kế toán các ngân hàng cung cấp trên cơ sở hướng dẫn của NHNN về phân loại nợ và lập dự phòng rủi ro tín dụng. Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 77 4. KẾT LUẬN Nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định lí thuyết thực hiện trong điều kiện kinh tế, xã hội khác biệt, cũng như thực hiện trong các khoảng thời gian khác nhau nhằm góp phần khẳng định áp dụng các lí thuyết nền trong nghiên cứu kế toán với trường hợp tại VN. Tuy nhiên, các kết quả của nghiên cứu khi so sánh với các nghiên cứu trước đây cần được xem xét thận trọng trong bối cảnh của VN. Đặc biệt, IAS 39 yêu cầu khi xác định LLP ngân hàng cần thực hiện hai bước: (i) Nhận diện các khoản cho vay bị tổn thất; và (ii) Đo lường tổn thất của các khoản cho vay. Như vậy, các nguyên tắc kế toán xác định mức dự phòng rủi ro tín dụng giữa các quốc gia càng khác biệt thì sự so sánh bị hạn chế. Nghiên cứu còn có hạn chế là các nhân tố đưa vào mô hình vẫn chưa giải thích được hết dự phòng rủi ro tín dụng của các NHTM, bởi có thể còn có những nhân tố khác nằm ngoài mô hình có ảnh hưởng đến mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Ngoài ra, các biến đưa vào mô hình mới chỉ là biến tài chính. Vì vậy việc mở rộng sang các biến về quản trị có thể sẽ giúp giải thích mức dự phòng rủi ro sâu hơn là gợi ý cho các nghiên cứu tiếp theo. 5. KHUYẾN NGHỊ VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH Kết quả của nghiên cứu cho thấy hệ số rủi ro tài chính có quan hệ ngược chiều với LLP, hay ngược lại với dấu kì vọng của H5. Kết quả này xuất phát từ dữ liệu được sử dụng để kiểm định là báo cáo tài chính của các ngân hàng giai đoạn 2007-2012 với việc phân loại nợ và tính dự phòng rủi ro tín dụng theo Quyết định 493/2005/QĐ- NHNN. Trước thực tế Quyết định 493 còn nhiều bất cập, NHNN đã ban hành Thông tư 02/2013/TT-NHNN thay thế; tuy nhiên, đến nay vẫn chưa hiệu lực. Bên cạnh đó, mặc dù Bộ Tài chính đã ban hành hệ thống chuẩn mực kế toán, nhưng vẫn chưa ban hành được chuẩn mực kế toán về công cụ tài chính – là chuẩn mực cần thiết trong kế toán cho vay và dự phòng rủi ro tín dụng. Ngoài ra, việc phân loại nợ phụ thuộc vào việc chính các NHTM xây dựng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ khách hàng. Kết quả khảo sát về ngành ngân hàng VN năm 2013 của KPMG cho thấy gần như toàn bộ các NHTM VN đang cùng sử dụng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ như nhau đã được triển khai từ vài năm trước. Bên cạnh đó, nhân tố quy mô của ngân hàng, mà một phần phụ thuộc vào vốn điều lệ của ngân hàng có ảnh hưởng thuận chiều đến LLP. Mặc dù không nhằm đưa ra các giải pháp cụ thể, tuy nhiên, một số gợi ý có thể rút ra từ kết quả nghiên cứu là: 78 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 - Bộ Tài chính cần thiết ban hành chuẩn mực kế toán về công cụ tài chính, trong đó đặc biệt các quy định về kế toán tổn thất tài sản tài chính (trong đó bao gồm cho vay). Chuẩn mực này sẽ giúp cho các NHTM có căn cứ để nhận diện các khoản cho vay bị tổn thất cũng như đo lường tổn thất này trung thực và hợp lí. - NHNN nhanh chóng chính thức triển khai áp dụng Thông tư 02/2013/TT-NHNN về việc phân loại nợ và tiêu chuẩn trích lập dự phòng thay thế Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN sẽ giúp cho việc phân loại nợ và xác định mức dự phòng rủi ro tín dụng của các NHTM VN tiến gần thông lệ quốc tế hơn. - Các NHTM khẩn trương hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ khách hàng làm cơ sở quan trọng cho nhận diện các khoản cho vay bị tổn thất để góp phần đo lường đúng rủi ro tín dụng. Bên cạnh đó, các NHTM không ngừng nâng cao năng lực tài chính để sẵn sàng áp dụng Thông tư 02/2013/TT-NHNN trong thời gian tới  Tài liệu tham khảo Ahmed A.S, Takeda C, Thomas S (1999), “Bank Loan Loss Provisions: A Reexamination of Capital Management, Earnings Management and Signaling Effects”, Journal of Accounting and Economics,(28) 1- 25. Anandarajan A, Hasan I, Vivas A.L (2005), “Loan Loss Provision Decisions: An Empirical Analysis of the Spanish Depository Institutions”, Journal of International Accounting, Auditing and Taxation(14) 55–77. Ashour M.O (2011), Banks Loan Loss Provision Role in Earnings and Capital Management - Evidence from Palestine, Thesis for the Degree of Master in Accounting Finance, Islamic University Gaza. Beatty A, Chamberlain SL, Magliolo J.(1995), “Managing Financial Reports of Commercial Banks: The Influence of Taxes, Regulatory Capital, and Earnings”, Journal of Accounting Research, 33(Autumn), 231–61. Beaver W & Engel E.(1996), “Discretionary Behavior with Respect to Allowances for Loan Losses and the Behavior of Security Prices”, Journal of Accounting and Economic, 22,177-206. Beaver W, Eger C, Ryan S, & Wolfson M (1989), “Financial Reporting, Supplemental Disclosures and Bank Share Prices”, Journal of Accounting Research, Autumn, 157–178. Bikker J.A, Metzemakers P.A.J (2005), “Banks Provisioning Behaviour and Procyclicality”, Journal of International Financial Markets, Institutions & Money,15(2),141-157. Collins J.H, Shackelford D, & Wahlen J. M (1995), “Bank Differences in the Coordination of Regulatory Capital, Earnings, and Taxes”, Journal of Accounting Research,33( 2),263-291. Phát triển Kinh tế 284 (06/2014)| 79 Chen G. T, Chung K. H & Gazzar S. E (2005), “Factors Determining Commercial Banks’ Allowance for Loan Losses”, Commercial Lending Review,20(2),25-47. Fudenberg D. & Tirole.J (1993), “A Theory of Income and Dividend Smoothing Based on Incumbency Rents”, Journal of Political Economy,103(1),75-93. Gray R.P & Clarke F.L (2004), “A Methodology for Calculating the Allowance for Loan Losses in Commercial Banks”, ABACUS, 40 (3). HasanI. &Wall L.D (2004),“Determinants of the Loan Loss Allowance: Some Cross-Country Comparisons”, The Financial Review (39),129-152. Hempel G.H & Simonson D.O (2001), Quản trị ngân hàng, NXB Thống kê, Hà Nội, 2001. Jensen M. C & Meckling W. H (1976), “Theory of The Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure”, Journal of financial economics, Volume 3, Issue 4, October, 1976, 305-360. Kanagaretnam K, Lobo G.J, Yang D.H (2005),“Determinants of Signaling by Banks Through Loan Loss Provisions”, Journal of Business Research, (58),312 – 320. Kim D. & Santomero, A.M (1993), “Forecasting Required Loan Loss Reserves”, Journal of Economics and Business. 45,315–29. KPMG (2013), Khảo sát về ngành ngân hàng VN năm 2013, [http://tcqt.proboards.com/thread/281/share-vietnam-banking-survey-2013] truy cập ngày 3/06/2014. Leventis S, Dimitropoulos P.E & Anandarajan D.A (2012),“Signalling by Banks Using Loan Loss Provisions: The Case of the European Union”, Journal of Economic Studies,39(5),604-618. Levinthal D (1988), “A Survey of Agency Models of Organizations”, Journal of economic behavior organization, Volume 9, Issue 2, March, 1988, 153-185. Ma C.K (1988),“The Experience in the U.S Banking Industry”, Journal of Business Finance & Accounting,15(4),487-497. MacDonald S.S & Koch T.W (2006), Management of Banking, Sixth Edition, Thomson South Western, 2006. Mohd Isa Mohd Yaziz Bin (2011), Determinants of Loan Loss Provisions of Commercial Banks in Malaysia, 2nd International Cofference on Business and Economic Research (2nd ICBER 2011), 14-15 March 2011, Langkawi Kedah, Malaysia. Morris R. D (1987),“Signalling, Agency Theory and Accounting Policy Choice”, Accounting and Business Research,18(69), 47-65. Moyer SE (1990), “Capital Adequacy Ratio Regulations and Accounting Choices in Commercial Banks”, Journal of Accounting and Economic,13,123– 54. 80 | Nguyễn Thị Thu Hiền & Phạm Đình Tuấn | 63 - 80 Ngô Xuân Thanh (2012), “Thách thức tái cơ cấu hệ thống ngân hàng thương mại VN”, Tạp chí Tài chính, (8) [http://tapchitaichinh.vn/Nghien-cuu-dieu-tra/Thach-thuc-tai-co-cau-he-thong-ngan- hang-thuong-mai-Viet-Nam/14015.tctc, 30/11/2012]. Nguyễn Thị Mùi (2012), “Thực trạng nợ xấu tại các ngân hàng thương mại VN và giải pháp tháo gỡ”, Tạp chí Tài chính (11), [http://www.tapchitaichinh.vn/Trao-doi-Binh-luan/Thuc-trang-no- xau-tai-cac-ngan-hang-Viet-Nam-va-giai-phap-thao-go/16290.tctc, 30/11/2012]. Nguyễn Thị Thu Hiền & Vũ Hữu Đức (2013), Phân tích báo cáo tài chính các ngân hàng thương mại VN giai đoạn 2006-2011, Đề tài nghiên cứu khoa học CS-2010-21,Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh. Prerez D, Fumas V.S, Saurina J (2008),“Earnings and Capital Management in Alternative Loan Loss Provision Regulatory Regimes”, European Accounting Review,17(3),423–445. Sutton M.H (1997), Current Developments in Financial Reporting, Conference of Banks and Savings Institutions of the American Institute Certified Public Accountants, Washington, D.C, 7/11/1997. Wahlen J. M(1994),“The Nature of Information in Commercial Bank Loan Lossdis Closures”, The Accounting Review, 69(3),455- 478. Wahlen, J. M. (1994), “The Nature of Information in Commercial Bank Loan Loss Disclosures”, The Accounting Review, No 69, July, 455–478. Wall L.D & Koch T.W(2000), “Bank Loan - Loss Accounting: A Review of Theoretical and Empirical Evidence”, Economic Review, 85(2),1-16. Yeh.T (2010),“Bank Loan Loss Provision Decisions: Empirical Analysis of Taiwanese Banks”, Journal of Financial Services Marketing,14(4),278–289.